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Concentrazione dei redditi

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Lo studio della concentrazione!
Aree di interesse!
Concentrazione dei redditi e della ricchezza !
Riguarda il modo in cui un fenomeno trasferibile si ripartisce tra le unità. In
particolare la sua attitudine ad accentrarsi in un numero ridotto di unità.!
!
Concentrazione industriale (produzione, fatturato, addetti)!
!
!! ! Concentrazione del mercato internazionale!
!
!! ! ! ! ! !
!
!! ! ! ! ! ! ! ! !
Concentrazioni finanziarie !
Si parla di disuguaglianza distributiva e si considera la concentrazione come
un eccesso di tale fenomeno.!
Condizioni di salute della popolazione !
N.B. La media di riferimento non è necessariamente la media aritmetica!
Trasferibilità!
E' trasferibile la variabile la cui intensità globale o una sua parte sia attribuibile
(anche solo idealmente) ad una sola o a poche unità!
Variabilità e Concentrazione!
I due concetti presentano forti analogie, ma anche importanti differenze!
Variabilità: !
Attitudine delle intensità a presentare valori diversi!
Variabili TRASFERIBILI!
Variabili NON TRASFERIBILI!
Reddito ed altri caratteri numerari!
Forma o colori!
Concentrazione:!
Diritti di possesso!
Ricordi ed esperienze!
Attitudine delle intensità ad presentare una distribuzione di valori più o
meno diversa rispetto ad una distribuzione di riferimento!
Popolazioni!
Quote di mercato!
Stato di salute!
Le variabili non trasferibili riguardano aspetti intrinseci delle unità e non
possono essere trasferiti senza trasferire -in solido- l'unità stessa.!
Se i valori della variabile sono livelli raggiungibili da qualsiasi unità ed ha un
senso la loro somma o aggregazione allora lo studio di concentrazione è
plausibile!
Se la distribuzione è quella uniforme
cʼè forte somiglianza tra i due concetti.!
La scelta del modello di riferimento è
questione politica e normativi: noi
valutiamo le implicazioni possibili
delle varie scelte
Simbologia!
Esempio_1!
Ad ogni modalità riscontrata nella rilevazione corrisponde una quota o un
ammontare assoluto di variabile:!
Studenti stranieri per regione:!
Se la rilevazione è in classi si useranno le medie parziali µi al posto delle X(i).!
Gli ammontari relativi danno conto della quota parte di fenomeno (studenti
stranieri) pertinente una singola regione. !
Gli ammontari relativi cumulati indicano la quota progressiva spettante alle
regioni che singolarmente non ne possiedono più di un dato ammontare.!
Medie progressive!
Esempio_2!
Ipotizziamo di aver ordinato le modalità in ordine crescente di grandezza!
Le medie aritmetiche dei primi valori sono !
Punti vendita per numero di commessi/e!
Le medie di classe
evitano il calcolo
approssimato con i
valori centrali.!
In generale, si può scrivere !
A questo punto si può notare che !
La classe 15-19 è quella che assorbe il maggior numero di punti vendita.!
La classe 36-50, pur impiegando singolarmente un numero elevato di
commessi/e, assorbe solo una quota del 12%!
Poiché M i-1<x(i) per la proprietà di internalità della media aritmetica, risulta
che Mi è maggiore di M i-1, cioè le medie aritmetiche sono progressive. !
Relazione tra le pi e le qi!
Gli ammontari relativi cumulati sono sempre inferiori o uguali alle
corrispondenti frequenze relative cumulate di unità. !
questo perché i valori
sono ordinati in senso
crescente!
Concentrazione nulla!
La concentrazione è NULLA se tutte le unità possiedono lo stesso ammontare !
Questo significa che il primo 15% di unità possiede il 15% di variabile, il
primo 45% possiede il 45% e così via. !
Non ha in sé alcuna caratteristica ideale:!
al 10% delle unità non può spettare più del 10% di variabile perché, altrimenti, nel
restante 90%, si troverebbero valori più piccoli di quelli inseriti nel primo 10% e
questo contraddice l'ordinamento crescente.!
Esempio!
L'assegnazione dei diritti di scavo delle miniere in
Australia e Brasile avviene ripartendo in maglie
uguali i terreni.!
In questo caso le quote relative di variabile e di
unità coincidono, sia nella forma semplice che in
quella aggregata !
Lʼequa distribuzione imporrebbe che tutti gli stabilimenti di un settore avessero
lo stesso numero di addetti laddove la teoria economica suggerisce che la
distribuzione degli addetti è guidata dalla tendenza allʼuguaglianza della
produttività del lavoro.!
Concentrazione massima!
Una sola unità possiede (oppure è ad essa attribuibile) tutta la variabile!
Anche questo è un caso limite a
cui non si riconosce nessuna
valenza particolare. !
Come esempi di questa il
latifondo come forma di
possesso dei terreni:il caso del
faraone egizio!
In questo caso le quote relative di variabile sono tutte nulle tranne la k-esima
e quelle cumulate sono pure nulle tranne la k-esima che è pari ad uno!
Esempio!
Fonti dei dati sui redditi!
Popolazione residente nei comuni del comprensorio di Thuria. !
Banca dʼItalia!
Indagine sui bilanci delle famiglie italiane!
http://www.bancaditalia.it/statistiche!
sotto: indagini campionarie
ISTAT!
Indagine sui consumi delle famiglie 1985-2002
e seguenti
http://www.istat.it/!
Se ogni comune avesse lo stesso numero di abitanti in ognuno abiterebbe
una quota del 100/14=7.1%. !
Gran parte delle amministrazioni si avvicina a questa soglia, ma la presenza
di Andrano con circa 16 mila abitanti porta la distribuzione ad allontanarsi
dalla presenza paritaria.!
Also useful
http://www.istat.it/binariodie/Stat_per_esempi/index.htm!
Alcune indicazioni!
Anno 2002
USA 1997 – redditi individuali e redditi familiari
La presenza di un numero crescente di redditieri modifica la
forma della distribuzione
Distribuzione del reddito e diseguaglianza:
l’Italia e gli altri S.Perri (2009)
Redditi per alcuni quantili!
L’aumento della diseguaglianza a partire
dalla metà degli anni 70 è caratterizzato
dalla diminuzione della quota delle
retribuzioni del lavoro sul reddito
nazionale.
Questa quota è diminuita molto nei paesi
dell’OCSE, ma è caduta in modo più
pronunciato in Italia.
Questo grafico tipo di grafico è
noto come Parade.!
Gli ortogrammi sono sempre
crescenti per lʼordinamento
ascendente dei redditi.!
I forti divari si vedono nei cambi
bruschi di altezza. !
MEF= fonte Ministero dellʼEconomia e
delle Finanze!
IBF= indagine sui bilanci delle famiglie!
La forte diminuzione della quota dei
redditi da lavoro dipende in larga
misura dall’evoluzione del salario
reale. Secondo le stime del rapporto
dell’ Organizzazione Internazionale
del lavoro, a parità di potere di
acquisto, gli stipendi reali sono
diminuiti in Italia del 16% circa tra
il 1988 e il 2006
Il diagramma di Lorenz!
Il diagramma è costituito da un triangolo isoscele rettangolo alla cui base sono
misurate le frequenze relative cumulate di unità e sull'altezza le quote relative
cumulate di variabile!
I cateti BN e NE hanno lunghezza
uno; lʼipotenusa BE è lunga √2;
lʼarea complessiva del triangolo
BNE è 0.5 !
La diagonale incontra la bisettrice!
nel punto M di coordinate
(1/2,1/2)!
I punti (pi,qi) formano la relazione tra le frequenze relative cumulate di unità
pi=Fi e la corrispondente quota relativa cumulata di variabile qi.!
Spezzata di Lorenz!
Caratteristiche della spezzata di Lorenz!
Eʼ il grafico più noto (ma non unico) per lo studio della concentrazione!
La spezzata di Lorenz è il grafico di una funzione non decrescente e
convessa!
I due vertici (0,0) e (1,1) sono raccordati con
segmenti di retta attraversando la
successione dei puti (pi, qi)!
il grafico che ne risulta è detto spezzata di Lorenz!
La spezzata coincide con la retta q=p nei due
vertici!
Il grafico della spezzata è crescente e
rimane sempre al di sotto della retta
di equidistribuzione (q ≤ p)!
Esempio di spezzata di Lorenz!
Lʼinclinazione dei segmenti è positiva
(potrebbe essere negativa se qualche
modalità avesse valore negativo ad
esempio debiti o perdite come reddito
negativo).!
Lʼinclinazione dei segmenti è crescente.
Infatti le modalità X(i) sono ordinate in
senso crescente.!
Spezzata di Lorenz per lʼItalia!
Modalità in classi!
Esempio!
Utenze industriali di energia elettrica per ammontare dei consumi!
Si usa lo stesso schema sostituendo alle modalità ordinate X(i) le
medie di classe µi qualora siano note oppure una loro stima.!
Le medie sono ordinate in senso crescente. La media globale è µ.!
Poiché si ignora il comportamento della variabile nelle classi è
necessario fare delle ipotesi per definire la spezzata di Lorenz. !
Se la distribuzione allʼinterno delle classi è simmetrica non si
introducono distorsioni nella rappresentazione dei dati altrimenti la
spezzata può sia risultare più alta che più bassa in relazione alla retta di
equidistribuzione !
Spezzate alternative!
Dalle ipotesi fatte sulle classi discende il comportamento presunto della
spezzata nelle stesse classi.!
Supponiamo che la distribuzione allʼinterno di ogni classe si presenti nei
due estremi con le frequenze:!
Le quote evidenziano la classe “30-40” come livello di maggiore concentrazione locale ( 31% dei consumi). !
Solo lʼ1% spetta ai 34 utenti della classe “0-5”.!
La situazione perciò sembra piuttosto ineguale.!
Spezzate alternative/2!
Se aumenta ("i-!i) e variano le frequenze
relative, la spezzata descriverà tutte le
posizioni nel triangolo RST.!
Minima: !
! !! ! ! ! ! "i=!i=ci con frequenza fi!
Massima:!
! !i=Li con frequenza fi-1/n!
! "i=Ui con frequenza 1/n!
Solitamente la curva di Lorenz è costruita ipotizzando lʼassenza di
variabilità allʼinterno della classe cioè !i="i=ci (cioè il valore centrale)!
Poiché la spezzata è convessa racchiuderà unʼarea inferiore a quella reale!
Soluzioni intermedie ne esistono tantissime:
ad esempio i due tratti RV e VT aventi come
snodo il punto di intersezione delle due
tangenti.!
Tutte le spezzate sono convesse.!
Funzione di graduazione (Quantile)!
Sia X una variabile con dominio (0,∞) con
media finita µ e funzione di ripartizione F
(x) !
quantili
Funzione di concentrazione!
(Curva di Lorenz)!
La funzione di concentrazione può
essere espressa con lʼintegrale di
Riemann-Stieltjes:!
(il dominio infinito non deve preoccupare
dato che è lʼastrazione di un fenomeno in
continua espansione). !
Di solito a=0!
La funzione di graduazione è:!
cioè la L(p) è una funzione di area: ad ogni “p” la funzione associa lʼarea
sottesa alla curva di graduazione (divisa per µ) nellʼintervallo (0,p). !
La g(.) è, per costruzione, non decrescente e continua a sinistra per 0<p≤1.!
La g(p) è anche nota come funzione quantile.!
La definizione è valida sia per variabili continue che discrete!
Modelli per la curva di Lorenz!
Esempio!
Supponiamo che i dati di un fenomeno siano descritti con un
modello avente funzione quantile logaritmica!
In figura sono rappresentati
due casi per a=1 e b=2 o 6. !
Il legame fra la curva di Lorenz e la quantile è molto stretto per cui il suo
studio non è alternativo allo studio dei modelli di distribuzione. !
Talvolta lʼesame delle curve di Lorenz può essere più fruttuoso e la loro
descrizione più facile che non le altre curve!
Non mancano però riserve a causa dei troncamenti -non sempre plausibilidel campo di variazione per i per i quantili ottenuti a partire dalle curve di
Lorenz. !
La curva di Lorenz ricva con
il calcolo integrale
Altri autori giudicano questo approccio privo di una adeguata base teorica
ed empirica.!
Da notare la corrispondenza biunivoca
tra funzione quantile e curva di Lorenz.!
Nello studio degli ordinamenti di Lorenz questa tecnica sta assumendo
sempre più importanza.!
Un modello per la curva di Lorenz!
Cerchiamo una funzione matematica con i seguenti requisiti:!
Un modello per la curva di Lorenz/2!
! Nel caso che la funzione di concentrazione sia espressa da una
curva dotata di derivate prime e seconde allora!
Positività!
Nondecrescente!
Che recepiscono lʼinclinazione positiva e la convessità!
Il fatto che lʼammontare medio della variabile da ripartire sia finito
cioè E(x)<∞ comporta:!
Convessità!
Code pesanti, ma non troppo
Unicità per lʼequidistribuzione:!
Esempi!
Analisi!
! Controlliamo che la espressione seguente sia una curva di Lorenz!
Si vede subito che L(0)=0 e L(1)=1. Per la convessità si ha:!
La media della distribuzione è finita!
Contraddizioni!
! La derivata prima della funzione di concentrazione è: !
Contraddizioni/2!
! Nota la curva di Lorenz si può determinare la funzione di ripartizione o di
densità!
Tenuto conto che la curva di Lorenz nei punti estremi tende ad assumere
lʼinclinazione dei cateti si ha:!
Ne consegue che ad esempio!
Per b>1 si ottiene una corretta funzione di Lorenz, ma tutte le funzioni di
densità sono a forma di L!
per cui tale funzione non è adatta per rappresentare un fenomeno che si
espande sistematicamente.!
Stima dei parametri!
Tale descrizione è corretta solo per i redditi aldilà di una certa soglia (in
genere elevata), quale il modello di Pareto!
Analisi della concentrazione!
Ordinamenti di Lorenz
(Lorenz orderings)!
Solo se la curva di una distribuzione
è interamente contenuta in un'altra
si può dire che la contenente è più
concentrata.!
La validità di questa procedura
è dubbia.
L’adattamento è discutibile
Se le due curve si intersecano il giudizio sulla maggiore o minore !
concentrazione deve essere sospeso!
Confronto di curve Lorenz!
Confronto di curve Lorenz/2!
Nella B vi è un ristretto numero di unità più “abbienti”
e numerose unità “povere” che quasi si
equidistribuiscono il resto dellʼammontare. !
Se una curva è tutta inclusa in unʼaltra allora
una situazione è meno ineguale dellʼaltra. !
Nella C cʼè un folto gruppo di “poveri” cui compete
gran parte della variabile e poche unità “ricche” che si
ripartiscono in modo uniforme lʼammontare non
assegnato alle altre.!
Se si dà più importanza ai livelli minori allora è
la C che è più ineguale, se invece pesano di più
i livelli maggiori lo sarà la B. !
Se le curve si intersecano non sarà possibile
stabilirlo univocamente:!
B per paesi “arretrati”!
C per paesi “avanzati”!
Nella 2ª figura il confronto dà esito univoco
solo ragionando per zone separate: (0, p1), (p1,
p2) e (p2, 1). Nel primo e nel terzo è meno
concentrata la “A”; in quella centrale è meno
concentrata la “B”.!
Reddito e patrimonio!
Classificazione di Fellman!
Questo autore dimostra che se due variabili (reddito prima e
reddito dopo la tassazione) sono legate dalla relazione funzionale
y=t(x) allora:!
Si costruisce un indice di concentrazione di Lorenz: si riportano sulle
ordinate le percentuali dei redditi delle famiglie %R e quelle dei patrimoni
delle stesse famiglie %K, sulle ascisse le percentuali delle famiglie % F. Gli
indici riguardano tutti i redditi e tutti i patrimoni.
I patrimoni sono più concentrati dei redditi, anche perché molti patrimoni
sono infruttiferi e non danno reddito (ad es. i beni di lusso, immobili non
locati, terreni non coltivati, ecc.)
100%
B
%R
L’imposta proporzionale generale sul patrimonio ha
maggiore concentrazione dei redditi: pertanto si
comporta come un’imposta progressiva sui redditi
%K
Ks
R
Una politica di tassazione progressiva cioè con un rapporto t(x)/x
monotono crescente, ottiene maggiore ineguaglianza a tutti i livelli.!
N.B. Le ordinate della Lorenz sono più vicine alla curva di massima
concentrazione.!
K
A
0%
%F
Un’imposta proporzionale generale sul patrimonio tK (ad
es. di aliquota 0,50% o dell’1%) ha la stessa
concentrazione dei patrimoni imponibili ABK (le curve,
di patrimoni e di imposte sui patrimoni, coincidono)
100%
Un’imposta proporzionale speciale su alcune componenti
del patrimonio (ad es. sugli immobili di abitazione) può
essere regressiva rispetto al reddito se questi patrimoni
sono meno concentrati dei redditi, come indica la curva
Ks
Quoziente di Brandeis (Brandeis ratio)!
The average income of the richest 1 percent (which includes the billions
earned by the lucky few)!
Misura della concentrazione!
Sin dal suo primo apparire (1905) la curva di Lorenz si è dimostrata uno
strumento utile e docile per lo studio della disuguaglianza !
“Ci può essere molta diversità di opinioni
su cosa si intenda per distribuzione della
ricchezza ineguale, ma tutti concordano
sull’importanza di sapere se l’attuale
distribuzione stia diventando più o meno
ineguale”. !
In 1980, one-percenters on average made 12.5 medians, but in 2006
(the latest year in which data is available) the average income of our
richest 1 percent was a whopping 36 medians.
Requisiti degli indici di concentrazione!
L'ideale sarebbe un indice C(X) che aumenti per situazioni di ineguaglianza
crescente!
Inoltre, dovrebbe assumere un valore diverso per ogni diversa distribuzione
della variabile.!
Questo è impossibile perché gli indici hanno natura sintetica e le inevitabili
compensazioni impediscono la corretta diversificazione.!
Alcuni requisiti possono però aiutare a scegliere gli indici da usare!
Nonostante i buoni propositi del suo inventore la curva di Lorenz non
può sempre essere utilizzata per valutare la minore o maggiore
concentrazione.!
Normalizzazione e univocità agli estremi!
Per comodità di riferimento è almeno necessario che:!
a) C(x)=0 se e solo se la distribuzione ha concentrazione nulla!
b) C(x)=1 se e solo se la distribuzione ha concentrazione massima!
Nulla cambierebbe se il massimo fosse 100 o 1000.!
c) Un C(x) crescente indica un aumento di concentrazione!
Questo però non implica che ogni aumento di concentrazione debba dare
un aumento di C(x)!
NORMALIZZAZIONE!
INVARIANZA PER TRASFORMAZIONI MOLTIPLICATIVE!
DIMINUZIONE PER TRASFORMAZIONI ADDITIVE!
SENSIBILITA' AI TRASFERIMENTI!
La normalizzazione non è un requisito essenziale, ma è utile se si confronta
la concentrazione di data set di diversa numerosità.!
Non tutti gli autori sono concordi su tale requisito: alcuni sostengono che è
ben diversa la situazione in cui due imprese si bipartiscono il mercato dal
caso in cui 1000 imprese controllano ciascuna un millesimo!
Esempi!
Lʻindice seguente: somma degli scarti al quadrato tra quote semplici di
popolazione e variabile !
Assume valori nellʼintervallo 0 (assenza di concentrazione) e 1-1/n
(concentrazione massima). Allʼaumentare di n, il limite superiore tende
allʼunità.!
Indice di Emlen
Invarianza per trasformazioni moltiplicative!
Se si alterano proporzionalmente tutte le modalità, l'indice deve rimanere
invariato!
Tale requisito consente il confronto della concentrazione di variabili espresse!
in unità di misura diverse!
Ad esempio la concentrazione dei redditi!
deve risultare la stessa sia che i redditi !
siano in lire sia che in euro!
Varia nellʼintervallo
e pertanto non raggiunge mai i due estremi.
Possiamo però normalizzarlo sottraendo uno e dividendo per il numero di
Eulero “e”. !
Esempi!
La statistica di Eberhardt è richiamata per verificare lʼaccentramento spaziale
di attività su di un territorio!
C'è da obiettare che chi nulla aveva nella ripartizione X con nulla rimane nella
ripartizione aX, ma è chiaro che la sua posizione relativa è peggiorata se
a>1 ed è migliorata se a<1.!
Diminuzione rispetto a traslazioni!
Se tutte le modalità aumentano di una quantità positiva l'indice deve diminuire !
C(y)=C(x+a) <
C(x)
se a>0!
Varia tra 1/n (assenza di concentrazione) ed uno (massima concentrazione).!
Eʼ standardizzata dato che lo sono le quote relative di variabile gi!
all'aumentare di "a" le differenze tra modalità tenderanno a sparire (le gi si
avvicinano alle fi) e la distribuzione tenderà sempre di più alla concentrazione
nulla!
Tale requisito è utile per le variabili misurate con scale prive di uno zero
naturale perché altrimenti si potrebbe ridurre la concentrazione facendo
partire la scala dalla costante più conveniente. !
Forse utile nelle applicazioni sulla salute!
Sensibilità ai trasferimenti!
Tipo di trasferimento!
Alla Robin Hood!
Alla Superciuk!
E' la proprietà più importante e qualificante nello studio della concentrazione!
C(y) < C(x)!
La media rimane invariata!
Principio di Pigou-Dalton!
Un trasferimento neutrale (order preserving) rispetto alla graduatoria dei
redditieri da una unità più "ricca" ad una unità più "povera" deve ridurre
l'indice di concentrazione ( a posizioni invariata del ricevente e del donatore)!
Sensibilità ai trasferimenti/2!
Una unità ricca cede una quota parte
del suo reddito ad una unità più
povera. !
Una unità povera cede una quota
parte del suo reddito ad una unità
più ricca. !
I ricchi sono meno ricchi ed i poveri
sono meno poveri!
I ricchi diventano più ricchi ed i
poveri più poveri!
Supponiamo che A abbia debiti per 10’000 euro e B debiti per 5’000. Che effetto
avrebbe un trasferimento alla Superciuk di 2’000 euro?
Indici derivati da scarti tra quote!
Vari indici di concentrazione possono essere derivati dalla distanza (p-q) tra
la retta di equidistribuzione e la curva di Lorenz.!
Supponiamo che alla variabile i cui si studia la concentrazione, possa
applicarsi il principio della utilità marginale decrescente ben noto dal
corso di microeconomia.!
Un trasferimento da una unità “ricca” ad una “povera” dovrebbe diminuire
la concentrazione più di quanto non faccia un trasferimento tra due unità
“ricche” di cui una leggermente meno ricca (principio di Kolm) !
Lʼeffetto dipende dai livelli di reddito e non dalle posizioni occupate dai
redditieri coinvolti nel trasferimento (dual and strong diminishing transfer
principle). !
A parità di quantità di reddito trasferito, due trasferimenti simultanei di
segno opposto: 1) Robin Hood e 2) Superciuk potrebbero ridurre la
concentrazione globale.!
In effetti ognuna delle distanze (p-q), rapportata al suo massimo, può essere
utilizzata come indice di concentrazione. Fra quelli più noti ci sono:!
INDICE DI PIETRA-RICCI!
QUOTA DIVISORIA!
QUOTA MEDIANA!
MAGGIORANZA MINIMA!
Indice di Pietra-Ricci!
E' la distanza massima, parallela alla diagonale q=1-p, tra la curva di Lorenz
e la retta di equidistribuzione, cioè MB.!
Significato analitico !
L'indice ha un parallelo con una
misura di variabilità relativa!
Per la stessa funzione si può usare il segmento AB che è proporzionale a MB
e che ha il vantaggio di variare tra zero ed uno:!
Il segmento AB è pari alla differenza D2 = pµ - qµ di quote cumulate di
unità e di variabile associate alla media aritmetica.!
Interpretazione alternativa!
Una distribuzione è meno concentrata di un'altra se gli scarti relativi da "µ"
sono, in media, più piccoli.!
Caratteristiche!
Manca di univocità!
L'indice è normalizzato (varia tra zero ed uno)!
L'indice è invariante rispetto a trasformazioni di scala!
Diminuisce se aumentano tutti aumenta se diminuiscono tutti!
Il Pietra-Ricci è la frazione di reddito che deve essere trasferita dal
gruppo più "ricco" (> µ) al più "povero" (< µ) per azzerare la
concentrazione!
Si avvede del trasferimento se avviene tra unità su lati diversi di µ
altrimenti si realizza una compensazione che lo lascia invariato.!
Esempio!
Rapporto di concentrazione!
Eʼ lʼindice più noto e più discusso di concentrazione !
Si basa sullʼarea compresa tra la retta q=p e la curva L(p)!
Lʼarea è nulla se la curva di Lorenz si sovrappone alla retta q=p
ed è pari a 0.5 quando cʼè massima concentrazione. !
BE=PIETRA-RICCI!
Calcolo del Gini!
Ne consegue che R è un indice normalizzato (tra zero ed uno) !
Indice di Gini per i redditi disponibili!
Qi-1
Poiché la curva di Lorenz è convessa, lʼuso della formula dei trapezi
porta ad approssimare per eccesso lʼarea B (e quindi per difetto lʼarea
A) cioè R è sottostimato!
La disuguaglianza misurata dal Gini aumenta nei Paesi con forti immigrazioni e
scarsa integrazione
Formula alternativa!
Calcolo del rapporto di concentrazione!
“A” è una approssimazione dellʼarea di
massima concentrazione (rettangoli
bianchi)!
“B” approssima lʼarea complementare
(rettangoli punteggiati). !
La loro differenza relativa dà una misura
approssimata dellʼarea di concentrazione!
Dati raggruppati!
Proprietà di R!
L'indice passa da zero (assenza di concentrazione) ad uno (massima
concentrazione) aumentando con l'aumentare della disuguaglianza
nella distribuzione.!
Esprime la percentuale di variabile che deve essere trasferita da
ciascuna unità all'altra che la precede nella graduatoria per ottenere
la distribuzione uniforme!
Il rapporto di concentrazione varia tra zero ed uno. !
Qual è lʼeffetto di approssimare
le medie di classe con i loro
valori centrali?!
Il numeratore è sempre non negativo (perché le pi≥qi) ed è sempre
inferiore o uguale al denominatore (perché le qi sono non negative)!
Reazioni ai trasferimenti!
Analizziamo la dazione di un ammontare “d” dalla Xi alla Xj con Xi>Xj
nellʼipotesi che il trasferimento sia neutrale. !
Gini e differenza media!
Il rapporto di concentrazione si collega in modo diretto alla
differenza semplice media.!
Lʼeffetto sullʼindice è !
Fissata la quota da trasferire (d/nµ) e fissato pure “n”, lʼeffetto del
trasferimento dipende solo dal numero di posizioni tra la Xj ed Xi.!
I trasferimenti tra modalità intorno ad una moda avranno più effetto che
non quelli tra unità lontane dalle mode perché qui sarà minore (j-i). !
Se in una classe di reddito 10ʼ000-11ʼ000 euro ci sono 20 unità e nella
classe 50ʼ000-51ʼ000 ce ne sono 10, lʼeffetto di spostare 100 euro
dallʼestremo superiore allʼestremo inferiore avrà maggiore impatto sul
Gini nel primo caso.!
Indice di Bonferroni!
e pertanto: R=D/2µ!
Il valore di R scaturisce dal confronto a coppie tra tutti i valori riscontrati
nella rilevazione.!
Esempio!
ICIAP. Numero di contribuenti per superficie del negozio!
Può essere interpretato come la frazione che si dovrebbe trasferire
per passare da quello attuale alla equidistribuzione nell’ipotesi che
il passaggio avvenga gradualmente per equalizzazioni successive
termine a termine a partire dal reddito più piccolo.
Soddisfa il principio dei trasferimenti di Pigou-Dalton
E’ di “sinistra” perché la sensibilità aumenta man mano che il
trasferimento va verso unità più povere (principio di Kolm).
Lunghezza della curva (Amato-Lombardo)!
La concentrazione nulla e la massima si riflettono in posizioni estreme della
spezzata di Lorenz. La lunghezza della spezzata può fornire perciò una base
per misurare la concentrazione!
Calcolo della lunghezza!
La società CEMENTIR SpA presentava la seguente ripartizione del capitale
sociale. Valutare la concentrazione!
La lunghezza della spezzata è pari alla somma delle lunghezze di tutti i
segmenti componenti. Il generico segmento ha lunghezza!
La lunghezza L sarà quindi!
La concentrazione non è elevata perché gran
parte degli azionisti si colloca nella classe
201-400. infatti l'indice normalizzato vale!
l'indice L varia tra √2 (concentrazione nulla) e 2
(concen trazione massima). Ne consegue che
L'indice!
E' un indice normalizzato tra zero ed uno!
Altro esempio modalità non raggruppate!
Proprietà dellʼindice Amato-Lombardo!
Può essere scritto come !
Se r(x) è una funzione
convessa, lʼindice verifica il
principio di Pigou-Dalton.!
Soltow (1965, pp. 10-11) effettua un confronto della distribuzione dei redditi
con i salari di unità di lavoro maschili nella città di Moss.!
La variazione di sensibilità ad un trasferimento infinitesimo positivo d da
x ad unʼaltra con modalità inferiore è data da:!
La lunghezza cambia pochissimo (solo 4 millesimi) ignorando modifiche
strutturali importanti: la riduzione della ineguaglianza per le quote più elevate
e lʼaumento per quelle più basse.)!
quindi lʼindice di concentrazione # reagisce a tutti i trasferimenti, ma con
sensibilità crescente al diminuire della x ovvero lʼeffetto è più rilevante
quando la x è piccola (indice “di sinistra”).!
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